從算法的角度上來看，Aleo屬于零知識證明（ZKP）賽道項目，復(fù)雜度是比大餅和以太坊算法都要復(fù)雜的。算法的核心計算我們之前也提過主要是MSM+NTT/FFT的計算，還會包含一些Hash運(yùn)算。這些計算主要目的是為了生成零知識證明，而生成證明的速度直接會影響生態(tài)的體驗。

證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導(dǎo)。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運(yùn)算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)存資源。此外，MSM存在可擴(kuò)展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

既然共識是POS的，自然也就不怕ASIC控制網(wǎng)絡(luò)，壓根也控制不了，也就不存在分叉的問題，而且從算法和定位的角度上來說，ASIC也是必然需求。Aleo芯片機(jī)，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

芯片的硬件指的是運(yùn)行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時通過特定的算法和策略優(yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。